多因素融合的个性化位置推荐算法

摘要：

位置推荐中影响推荐结果的主要因素有地理位置、个人爱好、社会关系以及时间周期,为有效融合4个影响因素并进行个性化位置推荐,针对每个因素构建对应的选择概率模型,并分析各因素对用户选择的影响力,在此基础上,提出一种启发式推荐算法.实验结果表明,与传统的基于位置的推荐算法相比,该算法性能更好,推荐的结果更能被用户所接受.

关键词：基于位置的社会网络、推荐算法、社会关系、签到集、多因素

所属期刊栏目：44

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK20161023;江苏省高校自然科学基金16KJB520015;南京财经大学校级预研究项目YYJ201417

在线出版日期：2018-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：300-304,310